Mit Hilfe neuer Techniken können Hochschulen Daten, die Studierende während digitaler Lernprozesse erzeugen, dafür nutzen, den Lernprozess zu unterstützen – das nennt man „Learning Analytics“. Wichtig hierbei ist jedoch ein verantwortungsbewusster und ethisch angemessener Umgang mit den Daten. Das DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, die Goethe-Universität und die TU Darmstadt stellen interessierten Hochschulen jetzt eine strukturierte Vorlage bereit, um eine Selbstverpflichtung zu formulieren: den „Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics“.

„Der Verhaltenskodex ist für Hochschulen gedacht, die sich als lernende Organisation verstehen und mittels Learning Analytics die Qualität des Lehrens und Lernens verbessern wollen“, sagt Hendrik Drachsler, Professor für Educational Technologies am DIPF und an der Goethe-Universität. Zugleich stellt der Forscher klar, dass jede Hochschule diese Vorlage in Abstimmung mit allen beteiligten Gruppen und Personen an ihre individuellen Bedürfnisse und Bedingungen anpassen muss. Zusammen mit Dr. Christoph Rensing von der TU Darmstadt ist Professor Drachsler wissenschaftlicher Leiter des „Trusted Learning Analytics Innovationsforums“, einem hessischen Expertengremium, in dessen Rahmen der Verhaltenskodex entstanden ist.

Zunächst erläutert der Verhaltenskodex, auf welchen Ebenen Learning Analytics zum Einsatz kommen können. Diese reichen von Einzelpersonen über Gruppen bis hin zu ganzen Fachbereichen oder sogar der gesamten Hochschule. Anhand dieser Ebenen gehen die Autoren auf Beispiele für das technikgestützte Messen und Auswerten von Studierendendaten ein. Dazu zählen etwa Tools, die Studentinnen und Studenten ihre Lernzeiten visualisieren. Anhand des Vergleichs mit vorherigen Gruppen von Lernenden helfen solche Anwendungen, das eigene Zeitmanagement zu verbessern. Ein weiteres Beispiel ist ein Frühwarnsystem, das statistische Daten über die Studierenden – zum Beispiel ihre Notenentwicklung – mit stetig aktualisierten Daten aus digitalen Lernumgebungen kombiniert – mit dem Ziel, dass Dozentinnen und Dozenten frühzeitig erkennen, wann Kursteilnehmende zusätzliche Unterstützung benötigen.

Ethische Richtlinien und Datenschutz

„Bei all diesen Anwendungen kommt es darauf an, dass sie allein zur Unterstützung der Studierenden eingesetzt werden und dass sie ethisch einwandfrei und transparent umgesetzt werden“, stellt Professor Drachsler klar. Im Folgenden präzisiert der Kodex daher Prinzipien, nach denen Learning Analytics auszurichten sind. Dazu gehört unter anderem, dass Ergebnisse der Erhebungen am Ende immer menschlicher Kontrolle unterliegen, dass mit den Daten und den ihnen zugrunde liegenden Algorithmen kritisch umgegangen wird, was durch eine Ombudsperson begleitet werden sollte, und dass die Daten niemals zur Überwachung von Hochschulbeschäftigten eingesetzt werden dürfen.

Ein gesonderter Teil des Verhaltenskodexes ist dem Datenschutz gewidmet. Drachsler: „Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) der EU und das deutsche Datenschutzrecht bilden den verbindlichen Rahmen für Trusted Learning Analytics.“ Daher geht die Richtlinie auch detailliert darauf ein, dass Daten nur gezielt für Unterstützungsmaßnahmen erhoben werden und nur so lange gespeichert werden dürfen, wie es für deren Durchführung notwendig ist. Die Nutzung privater Daten, die zum Beispiel aus den Sozialen Medien stammen, muss ausgeschlossen sein. Abschließend gibt die Vorlage Hinweise, wie ein solcher Kodex umgesetzt werden kann – etwa, indem alle betroffenen Gruppen Leitfäden und FAQs zur Verfügung gestellt bekommen und indem die Einhaltung der Richtlinien regelmäßig überprüft wird.

Der „Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics“ ist hier frei verfügbar.

Das „Trusted Learning Analytics Innovationsforum“ ist Teil des vom Hessischen Ministerium für Wissenschaft und Kunst geförderten Verbundprojektes „Digital gestütztes Lehren und Lernen in Hessen“, das die didaktischen und technischen Voraussetzungen für einen dauerhaften Einsatz neuer Technologien in der Hochschullehre herausarbeiten soll. Die beteiligten elf Hochschulen vernetzen sich in Innovationsforen, zu denen auch das „Trusted Learning Analytics Innovationsforum“ gehört. Der Kodex wurde auf Grundlage bestehender Kodizes und nach umfassenden Diskussionen innerhalb dieses Forums erstellt.

Kontakt:

Verhaltenskodex Trusted Learning Analytics:
Prof. Dr. Hendrik Drachsler, DIPF und Goethe-Universität, +49 69 / 24708 870, drachsler@dipf.de
Dr. Christoph Rensing, TU Darmstadt, +49 6151 / 16 20 462, christoph.rensing@kom.tu-darmstadt.de

Presse:
Philip Stirm, DIPF, +49 (0)69 24708-123, stirm@dipf.de, www.dipf.de
Dr. Anke Sauter, Goethe-Universität Frankfurt, +49 69 / 798-130 66, sauter@pvw.uni-frankfurt.de, www.uni-frankfurt.de